如何确保检测数据准确性
检测数据的准确性体现了一个检验机构检测水平的高与低，直接关系到一个检验机构的生存与发展，关系到为政府和社会提供质量信息和技术服务是否准确可靠。而实验室检测结果的质量受到人员、样品处置、检验方法、实验室环境和设施条件、仪器设备、检测过程、标准物质、试剂等诸多因素的影响。为确保实验室检测结果质量，可以从以下几方面综合控制：
一、检测人员对检测数据准确性的影响
检测人员是检测工作的主体，所有一切检测活动都是以人员为中心的，因此是决定检测数据准确性的关键所在。素质好、经验丰富、技术过硬的检测人员所出具的检测数据的质量往往高于一般检测人员。检测人员的技术水平和工作责任心与检测数据的准确性息息相关，对提高检测数据的准确性有着不可替代的作用。因此有必要拟定切实可行的培训计划，加强对技术人员的培训和教育，提高检验人员的职业道德素质和技术素质，使之不断加强检验检测工作的责任感和责任心，提高检测技术水平和业务工作能力，确保所出具检测数据的准确性。
针对微生物实验室，由于微生物实验室属于专业性较强的实验室，因此所需检验人员必须具备相应的专业知识和一定的操作能力。除此之外，实验室要保证检测质量，检测人员还应具备一定的经验、技术判断能力、仪器设备的使用能力等。为此，微生物实验室人员应经常参加内部比对活动和能力验证工作，定期对上岗人员进行考核；定期对仪器设备的操作能力进行考核；对新的检测技术进行培训等等，不断提高自身的技术能力水平，以便能更好地胜任检测工作。
同时检测人员必须熟悉、了解掌握检测方法，严格按照程序文件、作业指导书及按操作规程进行检验检测，不忽视检验过程中的每一个细小环节，操作不能随心所欲，要明白细节决定成败的道理，切实提高检测数据的准确性。
二、实验室环境和设施条件对检测数据准确性的影响
实验室环境和设施条件是确保检测数据准确性的必要前提基础，必须满足相关法律法规、技术规范或标准的要求。如果检测条件达不到检测方法的要求，有可能对整个检测活动产生不良影响，造成检测数据无效。具体对于微生物实验室来说，
每天定时记录实验室的温湿度情况，如遇到异常情况要及时采取相应的措施；对于操作间要定期进行各类清洁、消毒工作，确保实验室环境满足检测要求，确保检测数据结果的可靠。
三、检测方法对检测数据准确性的影响
正确选择检测方法对确保检测数据的准确性至关重要，它能规范检测工作，减少检测工作的随意性。在检测工作中，检测人员要根据产品所检项目的具体要求，选择合适的检测方法。检测人员应经常对标准进行查新，避免用已作废的标准来检测样品，从而影响实验结果数据。
四、检测仪器设备及计量器具对检测数据准确性的影响
检测的仪器设备及各种计量器具是开展检测工作的最基本的前提条件，它的准确度和完好程度会直接影响检测数据的准确性。因此所选择的检测设备的量程、精度要与所检样品的项目相适宜，在使用前要校准或核查，并按检定周期进行计量检定，经常对所有仪器设备进行维护，保证其量值准确可靠。检测时尽量在检测标准规定的检测环境条件下进行，特别是对于一些检测环境条件影响较大的检测项目，必须严格检测环境条件。
五、标准物质和试剂对检测数据准确性的影响
针对微生物检测来说，主要包括标准菌株和培养基的质量控制，这是检测数据的准确性有着直接影响。
微生物实验室在进行微生物检验中，需采用不同的标准质控菌株，这一做法是检测结果的确认方法之一，它可作为阳性、阴性对照。对于买来的标准菌种，微生物实验室必须对质控菌株做确认试验。对于工作菌株，也要定期进行质控实验，发现有过期或者退化现象，应及时处理，进行更新，以确保后续实验的正常进行。
培养基是微生物检测中的基础物质，其质量好坏直接影响检测结果的准确性因此需要定期对所购进的培养基采用标准质控菌株或生化反应等措施来进行必要的技术验证，以确保培养基的质量，从而确保检测数据的准确性。对于买来的成品培养基要记录相关的详细信息，以便及时更新到期培养基。
六、样品的抽取和制备对检测数据准确性的影响
样品的抽取及制备是检测工作中重要的一步，正确抽取具有代表性的均匀样品，是保证检测数据准确性的重要环节。因此，抽取样品一定要严格按照标准
规定的方法或经批准的抽样实施方案规定进行，不同的检验目的，应采用不同的抽样检验标准，以确保检测数据能真实反映样品的情况，提高检测数据的准确性；样品的处置是检验工作的重要组成部分，样品制备应严格按照检测标准规定的方法进行，使所制备的样品保持原始样品的特性，提高后续检测工作的准确性。
七、检测时间对检测数据准确性的影响
对于某些保质期短的样品来说，检测的时间对于检测数据准确性也有着很重要的影响。因此针对这类样品，要及时进行检测。
八、质量控制对检测数据准确性的影响
为确保检测结果的准确有效，实验室应有质量控制程序和质量控制计划，以监控检测工作的全过程。比对与验证试验实质上是对实验室检测能力与检测水平的真实考查，通过比对考核提高检测水平，确保检验结果的质量。实验室应经常利用内部手段，如盲样检测、留样检测、人员比对、方法比对等验证检测工作的可靠性，并借助外部力量，如实验室间的比对和能力验证等验证检测能力。在标准更新、人员交替、设备变化和检测质量波动的情况下，尤其应加强技术校核，实现检验结果的科学公正。如在检测过程中，发现问题并控制它，找出原因，针对原因采取改进措施，从而提高实验室检测数据的可靠性、稳定性和准确性。
九、原始记录检测数据准确性的影响
原始记录是实验室检测工作的最终产品，也是实验室工作质量的最终体现，原始记录的准确性和可靠性，直接关系客户的切身利益，也关系到实验室的形象和信誉。在检测过程结束后，实验室应按照相关技术规范、标准、程序的要求，及时出具检测数据和结果，原始记录要准确、客观、真实，严格按数据修约规则行数据处理，结果报告值与标准中规定的小数位保持一致，使用法定计量单位。
总之，全方位提高检测人员的素质，不断改善实验室的设施与环境，是检测工作的重要基础；检验标准和方法是实验室实施检测工作的依据和资源，应及时更新标准，选择合适的检验方法；按规定检定计量器具及正确使用标准物质是保证检验仪器设备处于受控状态的一种技术措施；正确的进行样品的抽取与制备，以及确保检测的时效性，是检测工作中重要的一步；质量控制是保保检测结果的准确有效的保证；准确的进行结果与
记录是实验室进行检测工作的最终目的。只有牢牢抓住这些关键环节，才能不断提升检测水平，从而确保检测数据的准确性。
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xxxx大数据实验室 建设方案 1
目录 1建设目标 (3) 2配置方案 (3) 2.1已有资源 (3) 2.2扩容资源需求 (4) 2.3物理服务器扩容配置 (4) 2.4磁盘阵列扩容配置 (5) 2.5FC SAN网络扩容配置 (6) 2.6IP网络扩容配置 (6) 2.7扩容配置清单 (7) 3部署方案 (8) 3.1系统架构 (8) 3.2IP网络部署 (9) 3.3Hadoop集群部署 (9) 3.4部署计划 (10) 4Hadoop教学培训方案 (11) 4.1Hadoop教学优势 (11) 4.2课程以及考核安排 (11) 4.2.1相关教材 (11) 4.2.2课程大纲 (13) 4.2.3考核安排 (16) 4.2.4证书认证 (16)
1建设目标 xxxx软件学院已经建设了云实验平台，在该平台上实现了编程教学实验、数据库实验以及网盘应用系统；该平台技术上采用服务器虚拟化技术通过云管理平台实现了实验环境的快速部署；虚拟化平台基于磁盘阵列集中存储，采用FC SAN 网络架构。 现规划建设一个Hadoop 大数据实验室，使用已经建设好的平台，通过扩展资源池的方式部署，利用现有服务器虚拟化平台虚拟出大量虚拟机用于构建Hadoop 集群，主要用于学生实验以及科研用途。假定建设目标和规模如下：建设目标：建设成校级实验室，满足学生做大数据实验和教师大数据科研。 建设规模：系统支持100个左右的虚机同时运行，性能满足学生大数据实验需求。 扩展性需求：系统需具备良好扩展能力，可以方便扩展系统容量和性能，以满足更多实验和科研需求。 2配置方案 本章节对构建大数据实验室所需要的硬件资源进行配置，从大数据实验资源需求出发来分析构建大数据实验室需要对现有物理服务器、磁盘阵列、FC交换机、IP网络交换机的资源做哪些扩容。 2.1 已有资源 云实验平台已经部署了10多台2路物理服务器，通过1台FC交换机与1台磁盘阵列连接；现有物理计算资源可以支撑同时运行200个虚机（1个LCPU、
一、实验目的 1．掌握Transact-SQL语句(CREATE RULE、DROP RULE)创建和删除规则的方法。 2．掌握系统存储过程sp_bindrule、sp_unbindrule绑定和解除绑定规则的操作方法，以及sp_help、sp_helptext查询规则信息、sp_rename更名规则的方法。 3．掌握Transact-SQL语句(CREATE DEFAULT、DROPDEFAULT)创建和删除默认对象的方法。4．掌握系统存储过程sp_bindefault、sp_unbindefault绑定和解除绑定默认对象的操作方法，以及sp_helptext查询规则信息。 5．掌握SQL Server管理平台和Transact-SQL语句(CREATE TABLE、ALTER TABLE)定义和删除约束的方法，并了解约束的类型。 二、实验内容及步骤 （1）为studentsdb数据库创建一个规则，限制所输入的数据为7位0~9的数字。 ①复制student_info表命名为stu_phone，在stu_phone表中插入一列，列名为“电话号码”。完成以下代码实现该操作。 SELECT * INTO stu_phone FROM student_info ALTER TABLE stu_phone ADD CHAR(7)NULL stu_phone表结构如图1-10所示。 图1-10 stu_phone表结构 ②创建一个规则phone_rule，限制所输入的数据为7位0~9的数字。实现该规则的代码为 CREATE phone_rule AS @phone LIKE '[0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9]' ③使用系统存储过程sp_bindrule将phone_rule规则绑定到stu_phone表的“电话号码”列上。实现该操作的代码为 sp_bindrule,'stu_phone.电话号码' ④输入以下代码，进行一次插入操作： INSERT INTO stu_phone(学号,姓名,电话号码) VALUES('0009','王国强','1234yyy') 产生以下出错信息： 消息513,级别16,状态0,第1 行 列的插入或更新与先前的CREATE RULE 语句所指定的规则发生冲突。该语句已终止。冲突发生于 数据库'studentsdb',表'dbo.stu_phone',列'电话号码'。 语句已终止。
比对试验数据处理的3种方法 摘要引入比对试验的定义，结合两个实验室进行的一组比对试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种基本方法，即(:rubbs检验、F检验、t检验，并阐述三者关系。 在实验室工作中，经常遇到比对试验，即按照预先规定的条件，由两个或多个实验室或实验室内部 对相同或类似的被测物品进行检测的组织、实施和评价。实验室间的比对试验是确定实验室的检测能 力，保证实验室数据准确，检测结果持续可靠而进行的一项重要的试验活动，比对试验方法简单实用，广 泛应用于企事业、专业质检、校准机构的实验室。国家实验室认可准则明确提出，实验室必须定期开展 比对试验。虽然比对试验的形式较多，如:人员比对、设备比对、方法比对、实验室间比对等等，但如何 将比对试验数据归纳、处理、分析，正确地得出比对试验结果是比对试验成败的关键。 以下笔者结合实验室A和B两个实验室200年进行的比对试验中的拉力试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种最基本的方法，即格鲁布斯(Grubbs)检验、F检验、t检验。 1 数据来源情况 试样 在实验室的半成品仓库采取正交方法取样，样品为01. 15 mm制绳用钢丝。在同一盘上截取20 段长度为lm试样，按顺序编号，单号在实验室A测试，双号在实验室B测试。 试验方法及设备 试验方法见 GB/T 228-1987，实验室A : LJ-500(编号450);实验室B : LJ-1 000(编号2)。 测试条件 两实验室选择有经验的试验员，严格按照标准方法进行测试，技术人员现场监督复核，确认无误后 记录。对断钳口的试样进行重试。试验时两实验室环境温度(28 T )、拉伸速度(50 mm/min )、钳口距 离(150 mm)相同。 试验数据 测试得出的两组原始试验数据见表to 表1 实验室A,B试验数据
高校大数据实验室建设方案 一、建设目标 章鱼大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。 利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。 通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。 二、产品优势
交互式学习模式 提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法，确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。 真机实验训练 实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。 大数据实战及案例分析 提供实验数据，包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB，同时周期更新数据内容。 充分支撑科研工作
提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，可以对行业数据进行分析统计，按需求生成数据报表，为科研工作提供数据支撑。例如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等。 三、建设规模 按照60台大数据实验机容量进行同时在线使用进行建设为基础，整体系统提供快速扩容升级服务。 四、硬件配置 采用十六台高性能品牌服务器作为大数据节点进行建设，采用企业级全千兆三层交换机进行网络数据交换。 每台节点的配置如下：
实验室数据完整性 CFDA飞检通告中药企缺陷汇总 近几年对于制药企业人都不陌生的一个名称就是数据完整性，然而它不是现在才有的，只是曾经GMP检查的一个盲区。 实验室由于其涉及的数据信息量大，首当其冲成为数据完整性的重灾区。 从国家局发布的飞行检查数据显示自2015年12月1日计算机化系统生效以来，12家问题企业涉及实验室数据完整性缺陷的有6家，占总数的50%，而自2016年发布的5家问题企业有4家涉及。涉及实验室数据完整性缺陷容主要有以下几方面： 1）电子数据完全性不足：例如多人共用登录密码，无权限受控，缺审计追踪、修改数据、实验数据未进行备份等功能； 2）修改系统时间； 3）检验记录涉嫌造假，仪器使用日志不真实，涉嫌一图多用； 4）记录不规不完整等。
CFDA飞行检查实验室数据完整性缺陷汇总： 一、健朗药业有限责任公司 2015.12.23 实验室数据完整性缺陷容： 奥拉西坦成品原始检验记录中采用红外光谱仪鉴别时，选择性的采用仪器保存的工作对照品图谱比对作为检验结果进行判定； 检验用高效液相色谱仪、气相色谱仪，多人共用登录密码，无权限受控，缺审计追踪等功能，不能确保图谱、数据的完整性。 https://www.doczj.com/doc/a114801386.html,/WS01/CL1681/139041.html 二、省辉南三和制药 2015.12.28 实验室数据完整性缺陷容： 检验记录涉嫌造假，仪器使用日志不真实。在该企业液相工作站打印出的精制冠心片药粉液相色谱图，批号为20130301、20140501、20140801、20140802、20150901样品液相色谱图高度一致，涉嫌一图多用的数据完整性问题。
建筑施工企业统计工作责任书 为了加强建筑业统计数据的管理，确保统计信息数据的及时性、严肃性、规范性，现由各施工企业与昆山市建筑工程管理处签订《建筑施工企业统计工作责任书》，具体内容如下： 一、依据 1．《中华人民共和国统计法》、《江苏省统计管理条例》和《江苏省建设统计管理办法》等法规规章。 2．《建筑施工企业资质等级标准》、《建筑业统计报表制度》和《江苏省建筑业统计信息系统》及其他相关的文件要求。 二、责任内容 1．建筑企业必需安排固定人员负责统计报表上报工作。在统计人员变动前先要做好移交手续，确保新的统计人员能正确操作统计系统，及时、正确上报报表。同时告知昆山市建筑工程管理处，做好统计人员变更记录。2．建筑企业应根据《江苏省建筑业统计信息系统》内“报表查询”提示的时间要求，及时、准确地上报月、季、年等定期统计报表（企业生产报表和财务报表），并对统计报表数据的真实性、准确性负责。 3．系统提示的截止日期是指：当天下午五点省厅自动关闭报表上传系统。为了确保报表数据审核时间，各企业必须比规定时间提前两天上报数据。4．对误报数据的企业，如需重新报送报表，必须递交情况说明和数据变更申请，提供工程结算收入发票原件和复印件、年度审计报告原件和复印件，经昆山市、苏州市建设主管部门审核后，报省厅建筑业发展与综合处核实确认。
三、措施 1．本年度统计年报和下一年定期报表的布置工作，见“昆山市住房和城乡建设局网站建工管理栏目”网上通知。为辅导新企业信息统计、上报，每年年报前，昆山市建筑工程管理处对新成立企业的统计人员进行一次软件培训，请相关企业注意网上通知。 2．昆山市建筑工程管理处统计工作人员通过飞信，负责提醒各统计员报表上报的时间和上网查看有关文件通知。 3．建立健全建筑业统计工作诚信制度，对不及时上报、虚报、瞒报、伪造、篡改数据的建筑企业列入统计不诚信企业，进行网上通报，并按次数累计在年度企业信用考评中予以扣分。 4．过了规定时间，没有上报年报的企业，直接从报表系统删除该企业，不予重新开通，因统计报表未报或错报而影响企业资质年检或升级等业务的，后果自负！ 建筑企业（盖章）昆山市建筑工程管理处 法定代表人：委托人： 联系电话：57363507 联系电话：
细菌内毒素定量检测的临床意义 1.细菌内毒素的本质 细菌内毒素为革蓝氏阴性菌及某些阴性菌样微生物，如立克次体、螺旋体、衣原体细胞壁外膜中的一种脂多糖（Lipoplydscharide, LPS）成分，它往往在细菌生长时释放或细菌死亡时裂解出来。 2.细菌内毒素在机体内反应及临床表现 微量的细菌内毒素进入机体后即可引起机体内发热、血管扩张、血管通透性增加、中性粒细胞增多、补体激活、机体血压下降等一系列病理、生理反应，严重时可导致弥漫性血管内凝血（DIC）及多器官功能衰竭直至休克、死亡。细菌内毒素(内毒素)作为革蓝氏阴性菌细胞壁最外层中的脂多糖(LPS)，当严重细菌感染以及脓毒血症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的浓度升高，而自身免疫过敏和病毒感染时内毒素水平不会升高，但局部有限的细菌感染，轻微的感染不会导致其升高。内毒素水平的升高一般出现在严重休克，全身性炎症反应综合症(SIRS)和多多脏器功能紊乱综合症(MODS)，无细菌性感染患者中水平通常低于那些有细菌性病灶的患者，而从肠道释放因子或细菌移位可能引起诱导。 3.细菌内毒素水平检测在临床上应用 体液细菌内毒素水平检测是诊断和监测细菌性(尤其是革蓝氏阴性菌)疾病感染的一个重要参数，通过内毒素水平的定量快速检测可以预示： (1)作为一个急性重要参数用来鉴别诊断细菌性和非细菌性感染和炎症。(2)监测有感染危险的患者(如外科术后和器官移植后免疫抑制期以及多处创伤后)以及需要重症监护患者，用来探测细菌感染的全身影响或检测脓毒性并发症。(3)评价严重炎性疾病临床进程及预后，如腹膜炎、脓毒症、SIRS和MODS。4.体液内毒素水平测定的临床意义 体液内毒素水平是严重细菌性炎症(尤其是革蓝氏阴性菌)的一个重要的特异性指，而且也是脓毒症和炎症活动有关的多脏器衰竭的可靠指标。内毒
大家好我是朗泽教育SAP培训导师Anne，SAP数据的准确性在SAP学习过程中非常重要，那么如何来确保SAP数据的准确性呢？ 一、提高成本数据准确性的由来及问题 产品成本数据准确与否直接影响到公司的盈亏核算和项目投标决策，而软件SAP的使用更是要首先保证数据准确这一基本目标的实现。SAP软件作为世界知名的ERP财务管理软件，已在许多企业中得到了很好的应用，但是在SAP环境下要提高成本数据的准确度并非易事。由于财务与业务的高度集成，很多会计凭证并不是由财会人员来制作的，而大多是由业务部分的操作人员来完成的，对于产品成本的数据信息更是如此。这使得在很多情况下，多数财务成本核算人员采用的仍然是“救火式”成本管理，疲于应付，还没有形成一套切实有效的成本管理方法，因此，如何运用SAP软件提高成本数据准确性，成为公司成本核算管理人员最关注的问题。笔者将从事SAP成本核算管理工作的经验进行炼，与大家共享。 二、SAP软件运行环境假定 以家电企业为例，家电企业原材料的种类繁多，各类材料的价值量变化较大，产成品用料较多，因而其成本数据信息的质量管理更具有代表性。公司采购部门负责所有原材料的采购业务，采购订单的下达、收货、生产发料等为其主要的SAP操作；生产车间作为材料领用、订单生产、完工入库的责任部门，主要是控制生产用料数量以及制造费用额度，并根据生产进度及时进行完工确认操作；财务部门负责产品成本的总体监控，并据此进行成本分析和成本预测、决策。 这样能够做到确保SAP数据的准确性，这点可谓非常关键，是学习SAP软件的关键所在，唯有确保SAP数据够准确，那么才能得出最优化完整的解决方案。更多SAP学习建议就在朗泽教育官网。
陕西汉王药业有限公司GMP管理文件 1.范围 陕西汉王药业质量部QC实验室检验产生数据完整性管理程序。 2.定义 2.1. 数据：从原始数据派生或获取的信息（如分析结果记录）。 2.2. 原始数据：原始记录和文档，保留在他们最初的格式生成（即纸或电子）或者作为 一个“真正的拷贝”。原始数据必须是同步产生的，采用可以永久保留的方式准确 记录。当电子设备不存储电子数据，或只提供了一个打印数据输出（如电子天平） 时，打印输出构成原始数据。 2.3. 元数据：是描述其它数据的属性数据，并提供语境和含义。通常情况下，这些数据 描述结构、数据元素、相互关系和其他特征的数据。它也允许数据追踪至个体。包 含了原始数据、结果数据、方法数据、取样设定、顺序数据、审计追踪等文件。2.4. 电子数据：是指任何文本、图表、数据、声音、图示的或其他的以电子形式表现的 信息的混合，它的建立、修改、维护、归档、恢复或分发是由计算机系统来完成。 2.5. 数据完整性周期：数据（包括原始数据）自初始产生和记录，到处理（包括转化或 移植）、使用、数据保留、存档/恢复和重建的整个生命阶段。（一般分为业务流和 数据流：业务流：生成数据 + 处理数据 + 审核数据 + 报告数据；数据流：生成数据 + 转移数据 + 存储数据 + 恢复数据） 2.6. 数据完整性：数据生命周期内所有数据完整、一致、准确的程度（MRHA）。在制 药系统中，可理解为按照基本科学性原则（包括生产质量管理规范和内部书面规程 等）收集、存储数据并报告，确保得出结论时考虑了所有有效的数据。 2.7. 数据的ALCOA原则：
A—attributable to the person generating the data（可追踪至产生数据的人员）； L—legible and permanent（清晰，能永久保存）； C—contemporaneous（同步）； O—original record（or “true copy”）原始（或真实复制）； A—accurate（准确）。 1. 参考 3.1. 中国GMP附录11《计算机系统》 3.2. 《Data Integrity Definitions and Guidance》（英国MHRA） 2. 职责 4.1. 质量部QC按照本方案规定执行，确保质量体系电子数据完整性。 4.2. 质量部QC负责人按本方案要求进行数据完整性工作的监督。 3. 附件 5.1. 附件1：《QC仪器电脑Windows系统使用人及权限登记记录》 5.2. 附件2：《QC仪器使用人权限申请记录》 5.3. 附件3：《QC仪器使用人及权限登记记录》 5.4. 附件4：《仪器报警异常事件评估处理表》 5.5. 附件5：《仪器审计追踪检查记录》 5.6. 附件6：《电子数据删除记录》 4. 内容 6.1. 电子数据的生命周期 6.1.1. 电子数据生命周期分为业务流和数据流，本文管理要求按照业务流和数据流进行阐 述。 6.1.2. 电子数据的业务流管理是根据数据产生的业务流程进行管理的，流程见下图： 6.1.3. 电子数据的数据管理是数据产生后对数据进行存储、备份等管理流程，流程见下 图：
统计数据准确性 编者按：本文从统计数据的质量主要指统计数据的准确性；增强统计 工作职业道德教育，坚持实事求是；积极搞好业务培训，提升统计人 员的业务素质；切实抓好统计基础工作的规范化、电算化，搞好核算 管理；完善统计处罚机制，增加经济处罚条款；几方面对统计数据质 量实行了阐述，本文对统计数据质量的分析有参考价值。 论文关键词统计数据准确性质量 论文摘要统计数据的质量主要指统计数据的准确性。准确可靠的统计 数字，是实行科学决策和科学管理的重要依据。针对当前有些统计数 据失实的现象，本文就该现象产生的原因实行了简要的分析，并提出 了提升统计数据质量的措施。 统计数据的质量主要指统计数据的准确性。准确可靠的统计数字，是 实行科学决策和科学管理的重要依据，是党政领导制订准确方针、政 策不可缺少的工具。中央领导同志曾指出：“我们讲实事求是，首先 要把‘实事’搞清楚，然后才能‘求是’。如果‘实事’搞不清楚， ‘求是’也不可能做到，‘实事’主要依靠统计部门来搞。”诺贝尔 经济学奖获得者托宾指出：“如果没有可靠和即时的经济统计数据， 特别是国民收入和生产统计数字，很难想象宏观经济政策如何制订”。中国历史上的五八年“浮夸风”给国家和人民带来的巨大灾难，人们 至今也还记忆犹新。由此可见，搞准统计数字，提升统计数据质量乃 势在必行。不过，当前我国一些地区、部门和单位的统计数据严重失实，可信度甚低，极大地危及到统计工作的生命，影响了党政领导准 确地了解情况，制订政策。而产生这种现象的主要原因不外乎以下几点： 1.统计法制观点不强，有法不依。即使《统计法》颁布实施已若干年了，但因为落实不力，执法不严，一些单位或个人为了个人或局部利益，隐报、虚报、伪造、篡改统计数据的现象仍时有发生。某煤矿为 了骗取国家工资，采取开假发票的恶劣手段，虚报煤炭产量；某县相
物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村
已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来
检测数据的准确性体现了一个检验机构检测水平的高与低，直接关系到一个检验机构的生存与发展，关系到为政府和社会提供质量信息和技术服务是否准确可靠。而实验室检测结果的质量受到人员、样品处置、检验方法、实验室环境和设施条件、仪器设备、检测过程、标准物质、试剂等诸多因素的影响。为确保实验室检测结果质量，可以从以下几方面综合控制： 一、检测人员对检测数据准确性的影响 检测人员是检测工作的主体，所有一切检测活动都是以人员为中心的，因此是决定检测数据准确性的关键所在。素质好、经验丰富、技术过硬的检测人员所出具的检测数据的质量往往高于一般检测人员。检测人员的技术水平和工作责任心与检测数据的准确性息息相关，对提高检测数据的准确性有着不可替代的作用。因此有必要拟定切实可行的培训计划，加强对技术人员的培训和教育，提高检验人员的职业道德素质和技术素质，使之不断加强检验检测工作的责任感和责任心，提高检测技术水平和业务工作能力，确保所出具检测数据的准确性。 针对微生物实验室，由于微生物实验室属于专业性较强的实验室，因此所需检验人员必须具备相应的专业知识和一定的操作能力。除此之外，实验室要保证检测质量，检测人员还应具备一定的经验、技术判断能力、仪器设备的使用能力等。为此，微生物实验室人员应经常参加内部比对活动和能力验证工作，定期对上岗人员进行考核；定期对仪器设备的操作能力进行考核；对新的检测技术进行培训等等，不断提高自身的技术能力水平，以便能更好地胜任检测工作。 同时检测人员必须熟悉、了解掌握检测方法，严格按照程序文件、作业指导书及按操作规程进行检验检测，不忽视检验过程中的每一个细小环节，操作不能随心所欲，要明白细节决定成败的道理，切实提高检测数据的准确性。 二、实验室环境和设施条件对检测数据准确性的影响 实验室环境和设施条件是确保检测数据准确性的必要前提基础，必须满足相关法律法规、技术规范或标准的要求。如果检测条件达不到检测方法的要求，有可能对整个检测活动产生不良影响，造成检测数据无效。具体对于微生物实验室来说，每天定时记录实验室的温湿度情况，如遇到异常情况要及时采取相应的措
统计数据准确性，重视经营水平提升 发表时间：2018-05-14T15:53:24.817Z 来源：《电力设备》2017年第34期作者：王宁[导读] 摘要：对统计数据准确性进行评估工作至关重要，其可以督导整个数据统计工作的质量，提高准确性。 （国网北京市电力公司信息通信分公司北京 100176）摘要：对统计数据准确性进行评估工作至关重要，其可以督导整个数据统计工作的质量，提高准确性。统计数据质量作为统计工作的命脉，其内涵演变经历了以“准确性”为核心向以“用户需求”为核心的转变。数据背景下，统计数据质量的提升迎来了最好的时代，统计数据质量将更加注重“用户需求”。基于此，文章通过构建数据背景下统计数据质量的影响因素，从技术和管理两个维度系统分析了统计数据质量 的影响因素。 关键词：统计数据；准确性；经营水平提升 引言 随着大数据在各行各业应用渗透性不断扩大，保证甚至提升大数据背景下的统计数据质量具有战略性的意义。只有政府和企业从海量的数据中挖掘高质量的数据信息，确保统计数据的可靠、准确和及时性，才能做出更加合理的决策，数据的机遇和优势才能充分得到发挥。然而，数据具有海量、非结构化、实时、多元和电子化易处理等特点，数据质量中一些原本微不足道的问题，在数据面前将会凸显，甚至会给数据质量带来灾难性的伤害。因此，如何保证数据环境下统计数据的质量，已经成为统计部门亟待解决的问题。 1统计数据准确性认识 统计数据的准确性覆盖面广，包含了众多方面，以下是对统计数据准确性比较全面的解释： 1.1掌握趋势 统计数据的准确性并不能保证绝对的准确、毫无偏差，而是控制在一定的空间内，合理的掌握其趋势，保证误差在合理范围内。由此可以看出，统计数据的准确性和许多方面、法则、行业紧密相连，统计数据准确性的要求就是，掌握客观事情的变化和规律以及发展的具体形势。 1.2相互比对 统计数据主要的作用是，利用对许多真实事物统计的准确数据，找到所隐藏的数据变化和部分规律，统计数据时出现一定的偏差在所难免，但要将偏差局限在一定的空间里。统计数据准确的相对性主要表现在时间的变化、地点的变化以及条件的变化，往往在一个地方使用的准确数据，到了另一个地方数据就变得不再准确，所以要认识到统计数据准确性的相对性，才能开展相应评估工作。 1.3精确化 统计数据的准确性工作是把相关的国策民生、重大的国情国力以及影响社会经济运行方面的数据精确化，并不要求全面的进行统计、核准。 2影响因素分析 依据美国麻省理工大学的RichardY.Wang教授等人的全面数据质量管理理论，构建数据背景下统计数据质量的影响因素概念模型。本文通过分析数据背景下中可能影响统计数据质量的各种因素及其对数据质量的可能影响及后果，发现统计数据质量的影响因素主要源自于流程、技术和管理两个维度： 2.1技术维度 从技术维度分析，影响数据质量的因素主要有三个方面，即数据库技术、数据质量检测识别技术和数据分析技术。运用数据及其分析技术，更准确的为企业预测未来，使企业做出更正确的决策，这才是数据的真正价值。数据库技术。数据时代来临，企业的数据呈指数增长，瞬息万变，不仅体现在数据量的增加，而且数据的具体结构也随之变化。复杂性是数据的一大特征，采用传统的数据检测来识别、检测那些复杂的、结构与非结构并存的数据中的错误、缺失、无效或者延迟数据时，时间的花费将会加倍增加。面对这样的现象，传统的技术已经无法应对数据的挑战，原本高效的存储设备面对数据将显得苍白无力，这就要求企业根据自身现状，配置高端设备，与此同时，注重开发或引进新技术专门应对数据，以完成数据质量问题的检测与识别，充分挖掘数据的价值。数据质量检测技术。由于统计数据质量中的“准确性”、“及时性”、“适用性”等特点难以量化，更多地依据人们的直观判断，因此，仅仅依靠公众推动统计数据质量的提升收效甚微。 2.2管理维度 从管理维度出发，企业管理者的认识、专业数据库管理人员的配备、政府统计制度和统计数据标准是确保数据质量的四个重要影响因素。企业管理者的认识。企业领导者要充分了解数据的重要性，管理者重视和支持数据的建设，其应用前景才能得到保证，有关数据的建设才能进行下去。企业管理者对数据价值漠不关心，不能正确认识大数据，必然造成阻碍大数据的管理行为。因此，这就需要企业管理者充分认识数据，才会体会到数据的价值所在，从而加强大数据质量意识，促使建立起完善的数据质量制度。专门的数据库人员配备。数据的特征决定了其复杂的本质，导致其较难进行管理。在这样的环境下，需要级既能解决技术问题，又能熟知企业业务的综合型人才，才能管理好企业数据，确保数据的质量。数据管理方面的落后是阻碍数据质量的提升以及数据应用的重要因素。数据时代下，需要专业、高端的人才来设计数据库和维护工作，从而能更好地确保数据质量，深度挖掘大数据的潜在价值。统计体制及标准。数据背景下，统计制度变革极为快速，在提升数据质量的过程中，政府统计也不容忽视。 3对统计数据准确性的提升 保障统计数据的准确、真实、可靠是统计数据准确性提升工作的关键作用。在评估工作时验证准确度是否精准，其变化趋势和规律与实际情况的是否相符。还要在提升过程及时发现可疑数字和问题，如发现统计数据不真实，必须按照实际情况进行实事求是的修改，数据准确性提升工作非常繁杂，可以按着以下两方面开展： 3.1掌握统计数据的变化趋势与规律进行验证和提升 总所周知，客观事物会随着条件的改变发生一定的变化规律。将所要提升的统计数据展开全方面、多层次、多角度，从各个方位与去年的同期水平、历史最高水平、一般水平以及类似单位或地区的水平作出详细细致的比较、分析，观察表面的数量变化规律，以此来验证数据变化趋势与实际情况能否相符，再对数据的准确性进行评价，这一过程对保障数据准确性非常重要。 3.2开展数据准确性提升指标，并作出定量分析
2005年版中国药典《细菌内毒素检查法》 来源--中华人民共和国药典2005年版附录Ⅺ E 本法系利用鲎试剂来检测或量化由革兰阴性菌产生的细菌内毒素，以判断供试品中细菌内毒素的限量是否符合规定的一种方法。 细菌内毒素检查包括两种方法，即凝胶法和光度测定法，后者包括浊度法和显色基质法。供试品检测时，可使用其中任何一种方法进行试验。当测定结果有争议时，除另有规定外，以凝胶法结果为准。 细菌内毒素的量用内毒素单位（EU）表示。 细菌内毒素国家标准品系自大肠杆菌提取精制而成，用于标定、复核、仲裁鲎试剂灵敏度和标定细菌内毒素工作标准品的效价。 细菌内毒素工作标准品系以细菌内毒素国家标准品为基准标定其效价，用于试验中鲎试剂灵敏度复核、干扰试验及设置的各种阳性对照。 凝胶法细菌内毒素检查用水系指内毒素含量小于0.015EU/ml的灭菌注射用水。定量测定用的细菌内毒素检查用水，其内毒素的含量应小于0.005EU/ml。 试验所用的器皿需经处理，以去除可能存在的外源性内毒素。常用的方法是在250℃干烤至少30分钟，也可用其他确证不干扰细菌内毒素检查的适宜方法。若使用塑料器械，如微孔板和与微量加样器配套的吸头等，应选用标明无内毒素并且对试验无干扰的器械。试验操作过程应防止微生物的污染。 供试品溶液的制备某些供试品需进行复溶、稀释或在水性溶液中浸提制成供试品溶液。一般要求供试品溶液的PH值在6.0-8.0的范围内。对于过酸、过碱或本身有缓冲能力的供试品，需调节被测溶液（或其稀释液）的PH值，可使用酸、碱溶液或鲎试剂生产厂家推荐的适宜的缓冲剂调节PH值。酸或碱溶液须用检查用水在已去除内毒素的容器中进行配制。缓冲液必须经过验证不含内毒素和干扰因子。 内毒素限值的建立药品、生物制品的细菌内毒素限值（L）一般按以下公式确定： L=K/M 式中L为供试品的细菌内毒素限值，以EU/ml、EU/mg或EU/U（活性单位）表示； K为人每公斤体重每小时最大可接受的内毒素剂量，以EU/(kg?h)表示，注射剂K=5E U/(kg?h)，放射性药品注射剂K=2.5 EU/(kg?h)，鞘内用注射剂K=0.2 EU/(kg?h)。 M为人用每公斤体重每小时最大剂量，以ml(kg?h)、mg (kg?h)或U/ (kg?h)表示，人均体重按60kg计算，注射时间若不足1小时，按1小时计算。 按人用剂量计算限值时，如遇特殊情况，可根据生产和临床用药实际情况做必要调整，但需说明理由。 确定最大有效稀释倍数（MVD）最大有效稀释倍数是指供试品溶液被允许稀释的最大倍数，在不超过此稀释倍数下可进行内毒素限值的检测。用以下公式来确定MVD： MVD=CL/λ 式中L为供试品的细菌内毒素限值； C为供试品溶液的浓度，当L以EU/ml表示时，则C等于1.0ml/ml，当L以EU/mg或EU/U表示时，C的单位需为mg/ml或U /ml。如供试品为注射用无菌粉末或原料药，则MVD 取1，计算供试品的最小有效浓度C=λ/L。 λ为在凝胶法中鲎试剂的标示灵敏度（EU/ml），或是在光度测定法中所使用的标准曲线上最低的内毒素浓度。 方法1 凝胶法
键词：数据输入数据校验双工输入加权求和 引言 在数据库管理系统输入模块的开发中，如何提高输入数据的正确性是开发者应考虑的一个重 要问题。为了提高输入数据的正确性，其基本的功能要求是：①输入操作简单、轻松；②输入效率高，即具有重复内容自动复制和简易代码输入替代功能；③输入格式美观大方；④具有醒目的提示等。然而，仅有这些功能要求是不够的，它们不能从根本上提高输入数据的正确性。因为，大量的原始数据的输入是件繁琐而又单调的工作，难免出错。所以，必须要有更严格、更有效的科学方法和手段来提高输入数据的正确性。本文给出了提高输入数据正确性的方法，供数据库管理系统的开发者参考与借鉴。 二、输入数据的校验与查错方法 输入数据的校验与查错方法常常有两种，其中第一种是边输入边校验法。在这种方法中，假若输入数据有错，则要求数据录入者立即更正错误。这种方法常常用于所输入的数据具有某种规律和特征，若数据录入者键入的数据违背了这个规律和特征，即立即给出输入出错警告，并强制性要求数据录入者对当前输入的数据给予修正。例如，在财务管理系统中，一张“记帐凭证”一般有借方金额和贷方金额两栏数字。会计制度要求同一张凭证中借方金额合计和贷方金额合计必须相等。根据这一特征，所以在开发“记帐凭证”数据输入程序时，程序应能自动判断，在一张“记帐凭证”的数据输入结束后，借方金额合计与贷方金额合计是否相等，若不相等，应强制要求数据输入者立即重新输入。又例如，在每年的高考中，考生的成绩数据有一部分要通过人工阅卷评分后，然后由专人输入计算机。对于考生成绩数据，它所具有的特征是：每题的最高分和最低分(零分)是确定的，并且均为数字字符。根据这个特征，所以在开发的考生成绩数据管理系统的输入模块中，应具有如下功能，即在每题数据输入结束后，自动判断输入的分数值是否符合上述规律，若不符合，则应立即发出警告，并强制要求录入者重新输入。 数据校验与查错的第二种方法是双工输入比较法。所谓双工输入比较法，就是将同一批数据由两个输入人员在不同的时间和不同的终端上分别录入，并且形成两个临时数据库文件，然后由第三个人在程序的作用下对两个库文件中的数据进行逐项比较并进行确认或修改。在这 种方法中，尽管同一批数据被录入了两次从而造成了数据冗余和影响了录入进度，但对于被录入的数据不存在明显的规律和上述第一种方法不能查出输入出错的场合，以及对输入数据 的正确性要求很高的场合，是一种不可缺少的和行之有效的方法，因为，两个数据录入者都同时在某处出错的机会极少，故这种方法可以极大地减少出错率。根据概率论原理，如果两个数据录入者各自的出错率为百分之一，则双工输入法的出错率仅为万分之一。双工输入比较法在FoxPro环境下的基本算法是： ①将同一批数据由两个录入者在不同时间和不同的终端上录入，并存入两个不同名 的库文件中。 ②输入“①”中产生的两个库文件名。 ③在两个工作区中分别打开一个库文件，并按记录号使两个库文件建立关联。 ④对两个库文件中的对应记录进行逐项比较，若不相等，则进行登记，包括位置的登记。 ⑤若记录未结束，则记录指针加1，转④。 ⑥打印输出所有不相等的数据项及其位置。 ⑦确认和修改。
实验室质量保证与数据准确可靠 测量数据的准确可靠是实验室管理者追求的目标，也是实验室是否被社会承认、认可和使用的基础。在世界经济日益全球化的今天，为了保障贸易的高效率的进行，测量结果的相互承认，已成为全世界工商界共同的呼吁。在这种背景下，一个检测实验室的行为已不单纯地以完成多少测量任务为已任，而是应该融入全球贸易的大潮中，赢得多国、多区域甚至全球的认可。国际上推行的以ISO17025标准为基础的实验室认可已成为流行欧共体、日、美等经济发达地区合格评定政策的一部分和基础。在世界贸易发展的潮流中，一个检测实验室如果没有坚实的技术基础，没有准确可靠的数据保证，要想领取进入世界测量市场的“通行证”是难以美梦成真的。 测量是一个过程，涉及到样品、人员、设备、环境、方法、数据（记录处理和报告）和质量程序，每一个环节的偏差都可能导致数据的错误。 数据的质量通常是根据他们的不确定度与最终用户的要求相比较的。如果数据具有一致性且小于所要求的不确定度，就认为这些数据质量合格。反之，数据过分离散或不确定度超出要求，就认为这些数据质量不合格。当然，数据质量的评价实际上是相对的，对某种情况是高质量的数据在另一种情况下就不一定能接受。实验室要保证数据满足用户的要求，必须对其准确性、可靠性有保证，而数据的准确可靠是建立在有效的质量保证体系基础上的。 一、质量保证的概念 每个实验室都不能保证任何测量绝对准确，要保证使用的数据可靠，数据的质量必须要有规定，既必须评价其不确定度并表达出来。质量保证程序的目的就是对这种不确定度提代统计的基础。 质量保证分为互有关系的两个方面：质量控制和质量评定。两者应该是可运算和可协调的。其定义为： 质量保证——是一个工作体系。它的目的是向数据的产生者或用户提供一种保证，数据以明确的不确定度满足规定的质量标准。 质量控制——是一个全面的工作体系。它的目的是控制数据的质量，使它能满足用户的要求，目标是提供满意、充分、可靠、经济的质量。 质量评定——是一个全面的工作体系。它的目的是提供保证，即有效地完成全面质量控制的任务。它包括对数据以及体系效率的连续评价。 质量控制的目的是通过精心调节使测量过程处于所要求的、稳定的、再现的状态。因此，质量控制过程十分相似于能以高度再现性生产产品的工业生产过程。一旦这一状态建立之后，就可确定准确度，识别系统误差，并可采取适当的措施来消除或补偿系统误差，进而获得所要求的数据质量。质量评价为获得必要的数据质量提供依据。 典型的测量过程的质量保证如图1所示。质量控制程序用于调节并保持其系统处于统计控制状态中。在处于统计控制状态时，它可对某种样品进行无数次的测量，其某一时间内的数据即是典型样本。随后，质量评定程序用于评价所得数据的质量。对于不熟悉的样品作全面的数据评价通常是不现实的。但是，如果测量系统处于统计控制状态时，可同时测量诸如标准物质（RM）的已知测
我国经济统计数据准确性影响因素分析 摘要：社会经济发展所需要的统计数据，是一种真实、可靠、及时、全面和系统的数据。然而目前我国经济统计数据不准确的现象还相当严重，我们必须在建立科学方法的基础上强调其精确度。因而找出经济统计数据不准确的原因，即研究其影响因素显得尤为重要。文章通过定性分析与数理统计法、回归分析法及方差分析等方法，首先说明经济统计数据的内涵，其次指出经济统计数据准确性的定义、评估的理论依据和如何评估经济统计数据的准确性，最后归纳分析影响我国经济统计数据准确性的因素，从而在实际应用中提高经济统计数据的准确性，更好的指导实践。 关键词：经济统计数据；准确性；影响因素 一、引言 近年来，我国经济持续快速的增长引起了世界的关注，作为衡量经济发展状况的宏观经济统计数据及其质量已经 成为国内外学者关注的焦点问题之一。统计是一种认识社会的实践活动和调研方法，是随着社会实践活动需要而产生的。同时统计是国家实行宏观决策的一项重要的基础工作，特别是在市场经济中，及时、准确和全面的统计数据对正确分析国民经济运行态势、保障社会的健康发展起着重要的作用。
无论国家的经济决策还是企业管理决策都离不开统计数据，它的准确与否直接影响着决策的正误。当然，社会经济发展所需要的统计数据，是一种真实、可靠、及时、全面和系统的数据。但是目前统计数据不准确的现象还相当严重，我们必须在建立科学方法的基础上经常强调其精确度。因而找出统计数据不准确的原因，即研究其影响因素显得尤为重要。 二、经济统计数据的内涵 统计是研究数据的科学因而了解统计数据的概念及其 类型显得尤为重要，统计数据不是指单个数字，而是由多个数据构成的数据集，只有通过对同一事物进行观察和实验得到大量的统计数据，才能利用统计的方法探索其内在的必然规律性，由此确保统计的数据的准确性。 统计数据的分类：第一，按数据的来源分类分为原始数据和二手数据。第二，按时间状况分类：1、横截面数据。是在相同地点或相似地点上收集的数据，所描述的现象是在某一时刻的变化情况。例如2004年我国各直辖市的GDP。2、时间序列数据。是在不同时间上收集的数据所描述的现象所描述的是随时间而变化的情况。3、面板数据。是指一组个体连续观察多期所得到的数据，是时间数据和截面数据的混合。第三，按照所采用的计量尺度不同可以分为分类数据、顺序数据和数值型数据。第四，按照统计数据的收集方法可以为观测数据和实验数据。1、观测数据是通过调查或观测